학습 데이터와 평가 데이터 나누기, 작은 재현 예제로 좁혀 가기

같은 데이터로 학습과 평가를 모두 하면 모델이 새로운 입력을 얼마나 잘 처리하는지 알기 어렵다.

화면이나 실행 결과가 예상과 다를 때 전체 시스템을 한꺼번에 설명하려 하면 단서가 흐려진다. 관련 없는 의존성을 덜어 내고 조건을 하나씩 바꾸면 어느 가정이 깨졌는지 볼 수 있다. 이번에는 원인을 단정하기 전에 비교 가능한 최소 예제를 만드는 과정을 정리한다.

변수를 줄이는 순서

평가에 사용할 데이터를 먼저 분리하고 최종 판단까지 보관한다. 데이터의 시간이나 사용자 그룹에 관계가 있으면 단순 무작위 분할이 적절한지도 따져야 한다.

이번에 확인할 질문: 한 가지 조건만 바꾸었을 때 관찰 결과도 함께 바뀌는가?

작게 확인하는 예제

다음 예제는 핵심 조건을 드러내기 위한 출발점이다. 서비스의 전체 구현을 대신하지 않으므로 실제 입력 범위와 실패 처리 규칙을 함께 읽어야 한다.

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, random_state=42,
    stratify=y,
)

학습과 평가에 같은 행이나 같은 사건의 복제본이 섞이지 않았는지 식별자를 기준으로 확인한다.

놓치기 쉬운 조건

평가 점수를 보면서 같은 평가 데이터에 맞춰 계속 설계를 바꾸면 사실상 학습에 사용한 셈이 된다. 별도의 검증 단계와 최종 평가를 구분한다.

확인할 부분	살펴볼 내용
기준 동작	학습과 평가에 같은 행이나 같은 사건의 복제본이 섞이지 않았는지 식별자를 기준으로 확인한다.
비교 조건	입력과 실행 순서를 고정하고 한 번에 한 조건만 바꾼다.
적용 범위	예제가 생략한 의존성과 실제 서비스의 제약을 구분한다.

다음 변경에 적용할 순서

1. 문제가 드러나는 입력과 순서를 먼저 고정한다.
2. 의존성이나 옵션을 하나씩 제거하고 같은 결과가 남는지 확인한다.
3. 원인을 설명하는 가장 작은 차이를 회귀 확인 항목으로 남긴다.

재현 예제의 목적은 짧은 코드를 자랑하는 데 있지 않다. 설명에 필요한 조건을 남기는 것이 목적이다. 실제 경로로 돌아왔을 때도 같은 원인과 해결책이 성립하는지 마지막으로 확인해야 재현 과정이 유용한 기록이 된다.